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募集要項 |
・データベース:S3 / DynamoDB / Spark・Hive・WebAPI, プロトコル... 募集内容を見る |
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想定年収 |
700~1,200万円 |
最寄り駅 |
六本木一丁目駅 (東京都) |
雇用形態 |
正社員 契約社員 |
募集要項 |
、Athena・ライブラリ・フレームワーク:PySpark、Pandas、Polars・インフラ... 募集内容を見る |
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想定年収 |
600~800万円 |
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募集職種 | |||
最寄り駅 |
日比谷駅 (東京都) |
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雇用形態 |
正社員 |
募集要項 |
ft Azure/AWS・ビッグデータ処理基盤:Spark/Hadoop/SQL・プログラム管理... 募集内容を見る |
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想定年収 |
420~520万円 |
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募集職種 | |||
最寄り駅 |
大阪駅 (大阪府) |
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雇用形態 |
正社員 |
募集要項 |
itLab CI/CD、Hadoop、Hive、Spark、Trino・データベース: Cass... 募集内容を見る |
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想定年収 |
600~1,200万円 |
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募集職種 | |||
最寄り駅 |
品川シーサイド駅 (東京都) |
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雇用形態 |
正社員 |
募集要項 |
itLab CI/CD、Hadoop、Hive、Spark、Trino・データベース: Cass... 募集内容を見る |
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想定年収 |
800~1,200万円 |
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募集職種 | |||
最寄り駅 |
品川シーサイド駅 (東京都) |
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雇用形態 |
正社員 |
募集要項 |
itLab CI/CD、Hadoop、Hive、Spark、Trino・データベース: Cass... 募集内容を見る |
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想定年収 |
600~1,200万円 |
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募集職種 | |||
最寄り駅 |
品川シーサイド駅 (東京都) |
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雇用形態 |
正社員 |
募集要項 |
itLab CI/CD、Hadoop、Hive、Spark、Trino・データベース: Cass... 募集内容を見る |
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想定年収 |
800~1,200万円 |
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募集職種 | |||
最寄り駅 |
品川シーサイド駅 (東京都) |
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雇用形態 |
正社員 |
募集要項 |
、Athena・ライブラリ・フレームワーク:PySpark、Pandas、Polars・インフラ... 募集内容を見る |
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想定年収 |
600~1,000万円 |
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募集職種 | |||
最寄り駅 |
内幸町駅 (東京都) |
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雇用形態 |
正社員 |
募集要項 |
、Athena・ライブラリ・フレームワーク:PySpark、Pandas、Polars・インフラ... 募集内容を見る |
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想定年収 |
600~1,000万円 |
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募集職種 | |||
最寄り駅 |
内幸町駅 (東京都) |
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雇用形態 |
正社員 |
募集要項 |
イメージ】●Python(PyTorch)、PySpark、Spark●Azure(Azure ... 募集内容を見る |
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想定年収 |
500~900万円 |
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募集職種 | |||
最寄り駅 |
三宮・花時計前駅 (兵庫県) |
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雇用形態 |
正社員 |
募集要項 |
edshiftデータ基盤:Databricks、Spark、Presto、HadoopBIツール... 募集内容を見る |
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想定年収 |
900~1,800万円 |
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募集職種 | |||
最寄り駅 |
虎ノ門駅 (東京都) |
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雇用形態 |
正社員 |
募集要項 |
イブラリ・ツール:Tableau、Hadoop/Spark(大規模データ分散処理)、Airflo... 募集内容を見る |
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想定年収 |
670~1,170万円 |
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募集職種 | |||
最寄り駅 |
渋谷駅 (東京都) |
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雇用形態 |
正社員 |
募集要項 |
■業務内容オンプレ、仮想、クラウドは問わず、様々な条件で検証環境を構築し、サービスや製品の検証・... 募集内容を見る |
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想定年収 |
470~670万円 |
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募集職種 | |||
最寄り駅 |
新宿駅 (東京都) |
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雇用形態 |
正社員 |
募集要項 |
edshiftデータ基盤:Databricks、Spark、Presto、HadoopBIツール... 募集内容を見る |
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想定年収 |
570~800万円 |
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募集職種 | |||
最寄り駅 |
虎ノ門駅 (東京都) |
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雇用形態 |
正社員 |
募集要項 |
・共有) ・ビックデータ技術(Hadoop / Spark / Kafka 等)を使ってデータパ... 募集内容を見る |
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想定年収 |
600~1,164万円 |
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募集職種 | |||
最寄り駅 |
秋葉原駅 (東京都) |
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雇用形態 |
正社員 |
募集要項 |
・データベース:S3 / DynamoDB / Spark・Hive・WebAPI, プロトコル... 募集内容を見る |
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想定年収 |
700~1,200万円 |
最寄り駅 |
六本木一丁目駅 (東京都) |
雇用形態 |
正社員 契約社員 |
募集要項 |
イメージ>・Python(PyTorch)、PySpark、Spark・Azure(Azure ... 募集内容を見る |
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想定年収 |
500~900万円 |
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募集職種 | |||
最寄り駅 |
三宮・花時計前駅 (兵庫県) |
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雇用形態 |
正社員 |
募集要項 |
dshift・データ基盤:Databricks、Spark、Presto、Hadoop・BIツー... 募集内容を見る |
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想定年収 |
900~1,800万円 |
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募集職種 | |||
最寄り駅 |
虎ノ門駅 (東京都) |
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雇用形態 |
正社員 |
募集要項 |
Terraform,Atlantisその他 : Spark,Debezium ▼本ポジションの魅... 募集内容を見る |
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想定年収 |
700~1,200万円 |
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募集職種 | |||
最寄り駅 |
永田町駅 (東京都) |
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雇用形態 |
正社員 |
募集要項 |
edshiftデータ基盤:Databricks、Spark、Presto、HadoopBIツール... 募集内容を見る |
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想定年収 |
500~1,100万円 |
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募集職種 | |||
最寄り駅 |
虎ノ門駅 (東京都) |
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雇用形態 |
正社員 |
募集要項 |
edshiftデータ基盤:Databricks、Spark、Presto、HadoopBIツール... 募集内容を見る |
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想定年収 |
500~1,100万円 |
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募集職種 | |||
最寄り駅 |
虎ノ門駅 (東京都) |
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雇用形態 |
正社員 |
募集要項 |
Synapseデータ基盤:Databricks、Spark、Presto、HadoopBIツール... 募集内容を見る |
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想定年収 |
570~1,100万円 |
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募集職種 | |||
最寄り駅 |
虎ノ門駅 (東京都) |
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雇用形態 |
正社員 |
募集要項 |
うクラウドへの移行・環境:OCI、Oracle、Spark、RHEL、Java、JP1、Zabb... 募集内容を見る |
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想定年収 |
500~800万円 |
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募集職種 | |||
最寄り駅 |
大崎駅 (東京都) |
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雇用形態 |
正社員 |
募集要項 |
ft、BigQueryデータ基盤:Hadoop、Sparkなどの並列分散処理基盤BIツール:Ta... 募集内容を見る |
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想定年収 |
570~800万円 |
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募集職種 | |||
最寄り駅 |
虎ノ門駅 (東京都) |
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雇用形態 |
正社員 |
募集要項 |
<業務詳細>LINEヤフーでは日々莫大なデータが生成され続けています。そのようなデータはそのまま... 募集内容を見る |
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想定年収 |
800~1,500万円 |
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募集職種 | |||
最寄り駅 |
永田町駅 (東京都) |
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雇用形態 |
正社員 |
募集要項 |
モデル構築を担当<開発環境(任意)>・Hive/Spark/Trino・k8s・python・L... 募集内容を見る |
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想定年収 |
700~1,800万円 |
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募集職種 | |||
最寄り駅 |
永田町駅 (東京都) |
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雇用形態 |
正社員 |
募集要項 |
、Java、Python・データ処理:Hive、Spark、Jupyter Notebook、T... 募集内容を見る |
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想定年収 |
500~1,000万円 |
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募集職種 | |||
最寄り駅 |
永田町駅 (東京都) |
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雇用形態 |
正社員 |
募集要項 |
<業務詳細>現在、大規模なデータ分析基盤のシステムをオンプレミス環境で運用・保守しており、現在は... 募集内容を見る |
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想定年収 |
440~650万円 |
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募集職種 | |||
最寄り駅 |
新宿駅 (東京都) |
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雇用形態 |
正社員 |
募集要項 |
ミング言語SQL、 Python、R、Hive/Spark など・インフラGCP(BigQuer... 募集内容を見る |
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想定年収 |
544~1,379万円 |
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募集職種 | |||
最寄り駅 |
東京駅 (東京都) |
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雇用形態 |
正社員 |
募集要項 |
itLab CI/CD、Hadoop、Hive、Spark、Trino・データベース: Cass... 募集内容を見る |
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想定年収 |
600~1,200万円 |
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募集職種 | |||
最寄り駅 |
品川シーサイド駅 (東京都) |
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雇用形態 |
正社員 |
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Sparkとは、オープンソースの高速分散処理プラットフォームのこと。SparkではScalaに加えて、JavaやR言語、Pythonなどの言語サポートがあり、それに対応したAPIを提供しています。特徴においては、シンプルなAPIを使用して柔軟な処理モデルを簡単にプログラミングできる点や、従来のMapReduceと比較して遥かに短時間でビックデータを処理できる点などが挙げられます。また、SQLやストリーミングなどといった複雑な分析を組み合わせられる学習機能により、対応のしやすさを実現しているところも魅力の一つです。「依存関係を追加してプロジェクトを作成」「SparkでAPIを作成」「実行」が、Sparkを用いたWebアプリケーション作成の大まかな工程。その簡易かつ使いやすい構成により、多くのエンジニアから高い支持を受けています。Sparkを導入している企業も多いため、選択肢を持ちながら転職先を検討できることでしょう。なお、Sparkをしっかりマスターしておけば転職活動を有利に進めることができる上、実際の開発現場においても存分にスキルを活かしながら活躍できます。転職後のスムーズな立ち上がりのためにも、ビックデータを扱う企業や自社開発のシステム運用・構築などへの転職をお考えの方はSparkに対する知識を深めておくことをおすすめします。Spark以外にも、様々なフレームワークやデータベース、言語などを主要技術として扱っている企業が多いので、「転職先がどのようなソフトウェアを使用しているのか」といった部分も求人上で事前にチェックしておくことが、より自分の適性に合った企業への転職を成功に導くポイントであると考えられます。Spark関連の求人には、開発・構築といった実務経験を必須とするものが少なくないので、これまでに培ったスキルや経験をいかにアピールできるかが重要です。
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